Ihr erster Schritt zum datengetriebenen Unternehmen

Durch die umfassende Digitalisierung und Vernetzung fallen in Unternehmen riesige Datenmengen an. Diese können sie mit Hilfe intelligenter Prozesse und Machine Learning nutzen, um Mehrwerte zu generieren. Doch viele Projekte scheitern, da Unternehmen die strategische Relevanz des gesamten Anwendungsfalls vernachlässigen oder zum Teil gar nicht betrachten. Hier hilft eine umfassende Datenstrategie. Damit können Unternehmen ihre digitale Zukunft erfolgreich gestalten, bessere Entscheidungen treffen und Prozesse optimieren.

„Ich habe da eine Idee: Wir könnten doch mal ...“, so fangen häufig neue Projekte in Unternehmen an. Ein Mitarbeiter beziehungsweise der Chef hat entweder selbst eine Idee für einen Use Case entwickelt oder wurde dazu inspiriert – sei es auf einer Konferenz, durch einen Artikel oder ein Gespräch mit Kunden. 

Tatsächlich starten viele Projekte durch solche spontanen Ideen. Und es ist grundsätzlich auch nicht schlecht, damit anzufangen, um erste Erfahrungen zu sammeln und daraus zu lernen. Aber oft wird dabei außer Acht gelassen, dass nur begrenzte oder zum Teil nicht die richtigen Ressourcen wie Personen, Tools, Daten und Zeit zur Verfügung stehen. 

Mögliche Folgen: Die Umsetzung scheitert, verläuft im Sande oder entwickelt sich zur unendlichen Geschichte. Wenn der Use Case realisiert wird, bietet er kaum Mehrwerte und ist nicht effektiv. Damit kommt er in der Praxis auch nicht zum Einsatz. Entsprechend sollten Unternehmen im Vorfeld klären, ob die nötigen Ressourcen verfügbar sind und der Anwendungsfall die Effizienz erhöht sowie strategisch relevant ist. Wie dies funktioniert, zeigen einige erfolgreiche Beispiele aus verschiedenartigen Einsatzgebieten.

Diese Beispiele zeigen, dass Unternehmen zuerst auf Basis der bestehenden Geschäftsmodelle, Strategien und Prozesse geeignete Use Cases entwickeln und hinsichtlich der Mehrwerte bewerten sollten, bevor sie diese umsetzen. Die Ausgangssituation ist aber je nach Unternehmen sehr unterschiedlich. Daher sind Use Cases individuell und zweckgebunden zu entwickeln. Diese bilden meist den Startpunkt, um langfristig eine ganzheitliche Datenstrategie inklusive Data Governance und Management abzuleiten. Dabei sind jedoch überzogene Erwartungen aufzuklären. Zum Beispiel will die Unternehmensführung direkt eine Optimierung durch KI einführen, aber Datenqualität, IT-Strukturen und Skills der Mitarbeiter reichen dafür nicht aus. Um Risiken zu minimieren, empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen anhand konkreter Use Cases mit Hilfe der Design-Thinking-Methode.

Diese Herangehensweise ist kein Hexenwerk und lässt sich mit Hilfe eines zweitägigen, gut moderierten Workshops umsetzen. Durch den Workshop werden für jedes Unternehmen datengetriebene Ansätze identifiziert, auf deren Basis es eine ganzheitliche Datenstrategie entwickeln kann.

• Unternehmen sollten bei ihren Zielen oder Herausforderungen starten und definieren, welche Mehrwerte ein Use Case liefern soll. Erst dann müssen sie prüfen, welche Daten und sonstige Ressourcen sowie Prozesse zur Umsetzung erforderlich sind. Nicht umgekehrt!
• Von Anfang an sind die richtigen Personen einzubinden, die die Tiefe und Breite des Unternehmens angemessen repräsentieren.
• Mit den Erwartungen richtig umgehen! Überzogene Erwartungen sollten frühzeitig relativiert werden, aber unterschätzte Möglichkeiten sollte man unterstützen.
• Insgesamt ist eine reflektierte und allen Stakeholdern angemessene Moderation sicherzustellen.

• Mit welchen Use Cases beschäftigt sich das Unternehmen?
• Auf welche Zielgruppe (intern, extern/Sales, Marketing, Produktion/Entscheider, Experte) beziehen sich diese?
• Welche Mehrwerte liefern sie dieser Zielgruppe?
• Wie zahlen diese Use Cases auf die strategischen Ziele des Unternehmens ein?
• Woran misst man erfolgreich umgesetzte Analytics-Projekte?
• Welche Projekte sind schon gescheitert?
• Wie hoch ist der Reifegrad? Über welche Skills, Daten, Tools, Fachexpertisen verfügt das Unternehmen?